Sady dovedností, které Semalt používá k podpoře úspěchu datových SEO pro své klienty


Mnoho podnikatelů dělá chybu, když předpokládají, že SEO dat se omezuje na datovou vědu. V tomto článku, Semalt doufá, že vám ukáže sady dovedností z různých specializací, které používáme k organizaci vaší organizace a týmů pro váš úspěch.

Nejprve si ale promluvme o základech datového SEO. Vzhledem k tomu, že datové SEO je pro mnoho profesionálů, kteří nejsou SEO, podivným pojmem, začneme vysvětlením, co to znamená.

Co je datové SEO?

Data SEO je vědecký přístup k optimalizaci vyhledávání. V tomto případě se při rozhodování spoléháme na analýzu a aktivaci dat, nikoli na typický SEO přístup.

Jde to však dále.

Semalt začal používat datové SEO, protože jsme chtěli, aby naši klienti výrazně překonali svou konkurenci. Abychom našim klientům pomohli uspět v datovém SEO, musíme kromě našich znalostí a zkušeností v oblasti SEO vyvinout tyto tři jedinečné specializace.

Tyto tři specializace jsou:
  • Datový vědec
  • Analytik dat
  • Datový inženýr
Nejzajímavější částí všeho je to, že můžete vylepšit SEO svého webu pomocí přístupu založeného na datech s jakýmkoli rozpočtem, který máte. Ve skutečnosti jsou naše datové koncepty stále přístupnější.

Zde je vysvětlení, jakou roli musí hrát každý ze tří prvků, aby SEO pro naše klienty fungovalo.

Datový inženýr

Data Engineers jsou profesionálové zodpovědní za přípravu základní infrastruktury velkých dat. Máme softwarové inženýry, kteří vytvářejí, navrhují a integrují data z řady zdrojů. Efektivně také spravují velké množství dat.

Datoví inženýři jsou zodpovědní za optimalizaci výkonu, pokud jde o vaši schopnost přistupovat k datům vašeho webu. Zejména u velkých společností přebírají datoví inženýři roli právních manažerů v souladu s GDPR nebo CCPA. Je také běžné, že tito jedinci pracují jako správci zabezpečení.

Datoví inženýři používají Extract, Transform, Load nebo ETL k centralizaci velkého množství dat vytvořením datového skladu, který navštíví, aby mohli pohodlně analyzovat nebo reportovat data.

Zde je seznam hlavních dovedností a nástrojů, které hledáme v datovém inženýrovi:
  • MapReduce
  • Hadoop
  • Prase
  • SQL
  • NoSQL
  • Úl
  • Streamování dat
  • Programování

Proč je centralizace dat dobrý nápad?

Manipulace s velkým množstvím dat rozptýlených po celém místě může být časově i zdrojově náročné. Vzhledem k tomu, že musíme být vědomi času, potřebujeme vaše data uspořádaná ve formátu, který usnadňuje manipulaci s malým nebo žádným prostorem pro chyby.

Muset žonglovat mezi více nástroji je ztráta času. Je to také plýtvání informacemi, když nelze shromáždit údaje z různých zdrojů na jednom místě. Aby celý podnik mohl růst, musíme shromažďovat data ze všeho, co může mít dopad na podnikání, což zahrnuje obchodní data (CRM), finanční data a několik dalších offline dat, která přicházejí s obavami o přístup a zabezpečení.

Nejlepším postupem tedy bude vybudování datového skladu SEO pro vaše podnikání zajištěním toho, že všechny vaše nástroje SEO nám umožní správně exportovat data. Datový inženýr je nejvhodnější pro centralizaci strukturovaných dat, která přicházejí ve formě textu a komentářů nebo databází a API. Tato práce má své obtíže, proto vám nedoporučujeme, abyste to vyzkoušeli sami.

První překážka, kterou musí datový inženýr překonat, se týká objemu informací. S webem s více než 100 000 stránkami zabere spousta webového provozu, denní protokoly a týdenní procházení spoustu místa a času. Pokud musíme do vaší konkurence přidat vaše CRM a data, bude tato práce ještě obtížnější. Pokud tedy systém není založen na správných technologiích, můžete narazit na neúplnost, falešnost nebo chybějící. Toto jsou pouze údaje, ale při zpracování velkých objemů dat je nutné překonat několik pasti datových inženýrů.

Nutnost pracovat v mezinárodním měřítku má také své břemeno. Řešení různých směnných kurzů vydávaných denně může věci trochu komplikovat. Musíme také vzít v úvahu časové rozdíly těchto zemí. Například pokud musíme zahájit denní obrat v Itálii a část tohoto obratu se uskuteční ve Velké Británii. V tomto případě musíme výpočet spustit, když je ve Velké Británii půlnoc, a ne když je půlnoc v Itálii.

Datový vědec

Potřebujeme datové vědce, aby data obohatili o statistické modely, analytické přístupy a technologii strojového učení. Mít datového vědce je zásadní, protože pomáhá společnosti transformovat data shromážděná datovým vědcem na cenné informace. Přemýšlejte o tom jako o vztahu mezi zlatníkem a zlatníkem. Ve srovnání s analytikem dat musí mít vědec v oblasti dat znalosti programování na vysoké úrovni, aby mohl navrhovat nové a vylepšené algoritmy a mít dobré obchodní znalosti.

Vědci v oblasti dat musí mít schopnost komunikovat, vysvětlovat a zdůvodňovat své výsledky jiným nevědečkům.

Co používají vědci v oblasti jazyků a metodik?

Pro vědce v oblasti dat jsou zde některé z nejpopulárnějších nástrojů, které mají k dispozici pro rok 2021:
  • Jáva
  • Krajta
  • Scala
  • R.
  • Julie
Naši datoví vědci jsou vybíráni podle preferencí klienta. Pokud klient chce uživatele Java, přiřadíme datového vědce, který se specializuje na tento jazyk.

Pokud většina vývojářů používá Python, obecně bychom klientovi nedoporučovali používat programovací jazyk, jako je Julia, protože kódování v tomto jazyce zdvojnásobí náklady na údržbu.

Při výběru jazyka byste měli nechat kompasem technologii, na které chcete své aplikace nasadit.

Naše vysvětlení těchto jazyků omezujeme pouze na situace, které vyžadují, abychom jasně definovali kontext a cíle.

Datový analytik

Datoví analytici jsou obchodně orientovaní specialisté, které přidáváme k vytvoření dokonalého elixíru. Jsou to profesionálové, kteří mohou zpracovávat data, vizualizovat a sumarizovat data a poskytovat zprávy.

Analytik dat rozumí tomu, jak využít stávající nástroje a metody k řešení problémů a pomoci lidem v celé společnosti porozumět konkrétním dotazům, ad hoc grafice a výkaznictví.

Aby mohli svou práci vykonávat efektivně, musí analytik dat založit svou práci na datovém skladu a výsledcích získaných od datových vědců. Jejich dovednosti jsou různorodé a mohou zahrnovat vizualizaci dat, dolování dat a statistiky.

Jaký software používají analytici dat?

Jedním z nejpopulárnějších softwarů používaných datovými analytiky je Data Studio. Toto je jedna z nejběžnějších aplikací v našem oboru jako SEO profesionálů, ale další software jako Microsoft, Tableau Software a IBM má pro analytika dat velký význam. Nedávno společnost Looker získala společnost Google, což z ní činí jeden z předních letošního softwaru.

Závěr

Ve světě dat se SEO postupem času stává méně temným. Chcete-li však uspět s datovým SEO, potřebujete profesionály, kteří rozumí tomu, co se od nich očekává. Tohle je co Semalt nabídky.

Naše organizace se skládá z dobře vyškolených odborníků, kteří mají potřebné dovednosti uvedené výše. Pokud to čtete, je pravděpodobné, že jste s největší pravděpodobností identifikovali slabiny nebo silné stránky vašeho podnikání, když čtete za každým bodem v tomto článku. Pokud jste to dotáhli až sem, měli byste mít jasnou představu o tom, co musíte udělat, abyste zlepšili data.

Neváhejte stavět na svých slabých stránkách. Zavolejte nám ještě dnes a nechte vaše podnikání v nejlepší pozici pro úspěch.

mass gmail